[发明专利]一种基于CFD伴随概率法的被困人员位置计算方法

说明书

一种基于CFD伴随概率法的被困人员位置计算方法，步骤1构建松散多孔介质型废墟简化物理模型；步骤2通过CFD正向模拟获得稳态流场；步骤3收集传感器监测点的监测信息；步骤4对每一个监测报警位置求解基于CFD的伴随方程，获得标准反向位置概率；步骤5求解联合位置概率方程获得联合反向位置概率；步骤6求解条件反向位置概率方程和多次条件反向位置概率方程获得条件反向位置概率；步骤7由反向位置概率分布识别源位置。本发明结合瞬时间序列沿传感器监测点路径收集的生命体征代表性气体，通过级联的规模化传感器监测点将收集到的数据进行分析，搜救工作人员通过气体反演理论进行追踪溯源，判定被困人员情况与大致位置。

技术领域

本发明属于灾后搜寻技术领域，尤其是一种基于CFD伴随概率法的被困人员位置计算方法。

背景技术

地震等灾害发生后，被掩埋在废墟下的幸存者所处的空间非常狭小，而且与外界空气之间的流动交换比较慢，造成在该空间内人体新陈代谢释放出来的气体不易散发出去，造成气体在空间内的富集，影响空间内气体浓度的比例；而且空间内部气体浓度的变化与人体的新陈代谢密切相关，因而，通过探测有限空间内气体的浓度信息就可以从中推断出在该空间内幸存者的信息。

目前的探测设备存在探测结果不准确的问题，极易耽误宝贵的救援时间，

发明内容

为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于CFD伴随概率法的被困人员位置计算方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

基于CFD伴随概率法的被困人员位置计算方法，包括有以下步骤：

步骤1：构建松散多孔介质型废墟简化物理模型；

步骤2：通过CFD正向模拟获得稳态流场；

步骤3：收集传感器监测点的监测信息；

步骤4：对每一个监测报警位置求解基于CFD的伴随方程，获得标准反向位置概率；

步骤5：基于多个传感器监测点的监测信息，求解联合位置概率方程获得联合反向位置概率；

步骤6：基于多个传感器监测点的监测信息，求解条件反向位置概率方程和多次条件反向位置概率方程获得条件反向位置概率；

步骤7：由反向位置概率分布识别源位置。

本发明和现有技术相比，其优点在于：

本发明主要应用于灾后(比如地震、矿井坍塌)所造成的松散废墟结构中探寻生命体征，结合瞬时间序列沿传感器监测点路径收集的生命体征代表性气体，通过级联的规模化传感器监测点将收集到的数据进行分析，随后搜救工作人员通过气体反演理论进行追踪溯源，最后判定垮塌建筑下的人员情况与大致位置。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1本发明基于CFD伴随概率法的被困人员位置计算方法流程图；

图2本发明松散多孔介质型废墟简化物理模型；

图3本发明稳态流场和二氧化碳浓度分布示意图；

图4本发明基于报警监测的标准位置概率(左)和联合位置概率(右)的示意图；

图5本发明基于当前浓度监测的条件位置概率(左：单传感器)和(右：两传感器)的示意图；